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811.
在噪声治理工程中应用二次隔振降低固体传声,可以起到较理想的隔振效果。研究了两种隔振器的隔振效率对比,并对制冷压缩机组进行二次隔振,取得了满意的隔振效果。 相似文献
812.
813.
目的基于实测数据来分析和研究空空导弹自由飞振动环境,讨论并建议空空导弹自由飞振动试验条件制定方法。方法针对空空导弹振动数据的特殊性对数据进行处理分析。结果实测数据处理得到空空导弹每个区域的振动响应谱,通过地面试验和动力学仿真分析修订得出地面试验谱。结论要制定一个合理的空空导弹自由飞振动试验条件,必须基于实测数据进行处理分析,并建立在适当的振动实施条件下。 相似文献
814.
815.
目的制定合理的方法以考核外挂设备适应多型直升机的挂飞振动寿命。方法根据直升机外挂设备挂飞振动环境的特点和相关标准所规定,提出将各型直升机的正弦频点叠加至同一随机谱型中,并结合现有振动控制仪能力,提出宽带随机叠加正弦扫频的综合振动频谱考核方法。结果综合控制谱覆盖所有相关直升机引起的随机振动环境和正弦振动环境,组织1次试验即可满足所有载机的挂飞寿命考核要求。结论综合振动频谱的考核方法解决了直升机外挂设备适应挂装多型直升机的挂飞耐久寿命考核问题。 相似文献
816.
地铁列车进出站引发相邻地下空间振动影响不容忽视,基于烦恼率模型可对该振动环境中人体舒适度做出定量评价。以紧邻地铁车站的某大型地下空间为例,基于Imote2无线传感器网络平台,对地铁列车进出站阶段该地下空间楼层Z向振动加速度进行了实测,获得了时、频响应,并对响应特性做出了分析。基于计权振动加速度谱,计算得到了不同区域条件下的最大烦恼率,据此对测区设计使用条件做出了评价。结果表明:列车减速进站时相邻地下空间振动响应较大;测试区域不宜设计为人体舒适度要求较高的I类区域,但可以设计为Ⅱ~Ⅳ类区域;弹性波在地下空间楼层内传播过程中,出现了振动放大区即烦恼率回弹区,实际使用中,应对该局部回弹区域加以规避,以降低其对人体舒适度及健康的不利影响。 相似文献
817.
工程爆破常在开放空间中进行,因其产生的粉尘会对爆源周围环境造成影响,所以受到了广泛关注。为阐明工程爆破产生的粉尘的时空分布特征,基于相似性原理建立了二维几何模型,使用ANSYS Fluent仿真软件对爆破粉尘在不同环境风速下的时空分布进行了数值模拟。结果表明:在静风状态下,近尘源区域中的爆破粉尘自由缓慢扩散,空间分布范围小;当环境风速分别为1、2.45、5、10 m/s时,粉尘粒子均随气流扩散,且风速越大,粉尘粒子运移越快,空间分布范围越广;在近壁面区,受壁面摩擦影响,气流形成一涡旋卷吸区,涡旋卷吸区内粉尘浓度高,停留时间长,是高污染区,也是爆破粉尘防治的着力点。 相似文献
818.
为快速、精确预测含局部减薄缺陷的弯管爆破压力,首先验证显式非线性有限元模型的模拟精确性,然后以168组不同缺陷尺寸下20钢弯管爆破压力的有限元模拟数据作为学习样本,建立含局部减薄缺陷20钢弯管爆破压力预测的支持向量机(SVM)模型;其次利用交叉验证(CV)、遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)分别优化SVM模型;最后分析对比用于预测弯管爆破压力的3种优化SVM模型与ASME B31G-2009、DNV RP-F101、SHELL 92等3种通用规范的计算误差。结果表明:CV-SVM、GA-SVM、PSO-SVM等3种模型的预测误差均小于3种规范的计算误差,其最大相对误差分别为-2.33%、-3.4%和1.94%;说明SVM模型用于预测弯管爆破压力时操作简单、计算时间短、预测精度高、工程实用性好。 相似文献
819.
为评估在隧道爆破冲击波作用下人员安全和建筑物毁伤问题,需要明晰施工隧道与交通隧道内爆破空气冲击波传播特征的区别。利用ANSYS/LS-DYNA软件对比分析独头与双向开口隧道内冲击波传播过程的差异性,研究爆源等效炸药当量、炸药多孔起爆及爆源位置等因素对爆破冲击波传播影响机制。结果表明:独头隧道内爆破冲击波传播经历三维球面波逐渐转换至一维平面波的3阶段变化模式,且独头隧道端部边界约束初始球面波几何扩散,经壁面反射叠加的超压增幅达20%;爆源炸药当量影响着波阵面变化,3阶段变化模式的波阵面转换位置与炸药当量呈幂函数负相关关系,随炸药当量提高而在更接近爆源位置转换;多炮孔起爆工况近场超压更大,而进入远场一维平面波传播区域,多炮孔起爆和爆源位置对冲击波超压分布特征影响有限;与单个爆源中心起爆工况相比,超压相对误差小于5%。 相似文献
820.
为了更好地预测深部矿山爆破振动速度,针对深部爆破振动速度预测中存在的样本量小、数据分布同浅部爆破不同的问题,将浅部地下矿山爆破数据中有用的知识迁移至深部矿山爆破振动速度预测模型中,提出一种逻辑回归迁移学习算法(LR-TrAdaboost),提升模型的样本容量及预测准确率;以某铜矿深部爆破振动速度预测为研究对象,结合该铜矿27条深部爆破数据以及梅山矿等5个地下金属矿204条浅部爆破数据,利用支持向量回归机(SVR)、回归迁移学习算法(TrAdaboost-R2)以及LR-TrAdaboost算法分别进行预测和对比。结果表明:3种算法的模型分数分别为0.24、0.38、0.81,均方根误差(RMSE)分别为0.152、0.107、0.06,LR-TrAdaboost算法预测误差相比SVR、TrAdaboost-R2分别降低了60.5%、43.9%;同时,LR-TrAdaboost在迭代次数为50时已经收敛,而TrAdaboost-R2在迭代次数100次后才收敛,收敛速度前者是后者的2倍;LR-TrAdaboost算法的预测性... 相似文献